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　　鉴于节假日等方面缘故，这个显然不能作为参考指标。因此在实际使用中需要通过下方日期栏勾选未来日期，目前百度旅游预测可提供未来2天的景区预测参考以及2天前的预测值回顾。

图06 按省范围对景区排序，当然也可以直接搜索某一景区

图07 这是4月27日和4月29日北京地区各景区拥挤度预测，可以明显看出北海公园、八达岭、故宫等处的拥挤度在上升

　　当然如果出行尚处于计划阶段，小编建议可以通过前一个“国内城市旅游”标签查看不同城市的热度指标。这里会以城市为单位向我们揭示未来人流最有可能的去往目的地，圆圈越大，预示着未来人流的集中度可能越高。甚至你还可以通过点击城市图标，来查看前往该城市的人流车流走向图，以便提早计划避开拥堵路段。

图08 通过城市旅游图可以看出未来可能的人流集中区，点击城市可查看可能的人流车流情况

　　此外百度旅游预测还提供了出国旅游的预测值，小编查了一下5.1当天的分布情况，发现日韩游仍是首选。需要注意的是，国外游和国内城市旅游可提供9日内预测参考，这个相比景区的2日预测指导性更强。

图09 这是5.1当天的出门旅游预测图，可以看到日、韩仍然是首选~

　　* 揭秘“大数据”

　　总体来讲，百度旅游预测给我们提供了一个非常直观的数据参考。那么很多人就会问了，到底这个预测准不准呢？它背后的依据又是什么？

　　事实上支撑百度旅游预测的是一个被称为“大数据”的东东，有关于这个概念，很多网友还不是很清楚。简单来说“大数据”是指一般的软件工具难以捕捉、管理、分析的大容量数据，一方面百度通过其LBS产品记录每个景区的历史人流数据，再从搜索记录中查询用户对于不同景点的趋向程度，最后对这些数据进行整合汇总。当然这里还有一些细节需要考虑，比如某某处会有大型活动，某某处会有民俗集会（比如前例中的“陶然亭”），甚至当地的实时天气、污染指数都会对预测结果造成影响，所有这些都会被施以不同权重导入一个数据模型，这便是我们最终看到的预测结果了。

图10 百度地图的“热力图”则是另一种形态上的“大数据”预测，可以与百度预测搭配使用

　　与之类似的，还有近期百度地图推出的一项“热力图”功能，可以提供当日内按时间排序的热度变化值，可以算是另一种形态上的“大数据”预测，感兴趣的网友不妨一看。